Arm用AI革新移动端图形渲染，负载直降50%
电子发烧友网报道（文 / 吴子鹏）当下，移动互联网与游戏产业深度融合，用户对移动端游戏体验的期望越来越高，希望能有更清晰的画质、更流畅的帧率以及更长的续航。然而，要在移动端实现PC级的显示性能，是一项极具挑战性的任务。
Arm终端事业部产品管理总监Steve Steele表示，Arm一直致力于为市场提供高能效的计算能力，尤其是针对AAA手游中常见的高分辨率图形工作负载。随着AI与实时图形技术的深度融合，行业需要紧密集成、高性能且高能效的基于GPU的AI。而让开发者能在GPU上轻松运行AI，正是Arm推出Arm神经技术（Arm Neural Technology）的核心动力。
在SIGGRAPH上，Arm公司发布了业界首创的Arm神经技术，并将专用神经加速器引入2026年推出的Arm GPU。这项技术能大幅提升用于图形渲染的GPU性能，为当下复杂的移动端内容，尤其是手游领域，减少多达50%的GPU工作负载。
移动端图形渲染更具挑战
全球移动游戏市场发展迅猛，数据显示，仅去年全球移动游戏总时长就达到3900亿小时，移动设备不仅是大多数游戏的运行平台，还贡献了近半数的游戏营收。但移动设备受体积、功耗和散热的限制，需要在有限的硬件资源下平衡“高画质”和“长续航”。在传统图形渲染中，高分辨率、复杂光影（如光线追踪）、密集几何场景会给GPU带来巨大的工作负载，导致帧率下降、设备发烫或续航缩短。
在亚太市场，《王者荣耀》《和平精英》《天堂M》等热门手游不仅带来了巨额消费，还对移动设备的图形性能提出了极高要求，将其推向极限。这些游戏对分辨率、帧率、光影细节的极致追求，促使硬件与软件技术不断突破。Steve Steele指出，这些大型移动游戏是Arm设计GPU的重点关注对象，旨在为移动端用户提供高水平的画质。
过去几年，Arm一直在努力突破移动端图形性能的极限。2022年推出光线追踪、可变速率着色等功能；2023年引入延迟顶点着色技术；此前，Arm精锐超级分辨率技术（Arm Accuracy Super Resolution, Arm ASR）通过基于着色器的高效算法，为现有的移动设备带来了高质量的优化升级，且已向所有手游开发者开放。而Arm神经技术的推出，是一个新的里程碑。
移动端图形渲染的新世代
Arm神经技术带来了诸多关键创新，让开发者能够轻松部署先进的神经渲染技术。其中，Arm神经超级采样（Arm Neural Super Sampling, Arm NSS）是一项代表性技术，它通过API兼容的方式，提供了Arm ASR的升级方案。
Arm NSS采用从数据中学习并经过训练的神经模型，而非静态规则，克服了时域超级采样（TSS）的性能限制。它可以跨条件和内容类型进行泛化，更有效地适应运动动力和识别锯齿模式。
Arm NSS在典型的管线中包含三个步骤：
预处理：将输入数据（颜色、运动向量、深度）整理为张量格式；
神经推理：通过使用Vulkan ML扩展在神经加速器上运行；
后处理：利用模型输出重建最终图像。
在Arm的“魔法城堡”演示中，使用Arm NSS可使GPU工作负载降低50%。在持续性能的设定下，当模型以540p分辨率渲染时，能在四毫秒内优化升级至1080p。Steve Steele表示，Arm NSS只是此次发布的Arm神经技术的首个用例，另外还有两个新用例正在开发中，不久后将与大家见面。
第一个新用例是神经帧率提升（Neural Frame Rate Upscaling, NFRU），它通过采集连续两帧画面并生成中间帧，直接提升帧率。该神经网络与Arm为其GPU新增的硬件紧耦合，可加速运动向量的生成，用于追踪像素在场景中的移动轨迹。这项技术能以较低成本，将30 FPS的内容优化升级至60 FPS。
第二个新用例是神经超级采样与降噪（Neural Super Sampling and Denoising, NSSD），这是一套面向光线追踪内容的Arm NSS扩展技术。通过将路径追踪与NSSD这类神经网络相结合，每个像素只需发射少量光线，再借助神经技术重建缺失细节，不仅能从相邻像素推断数据，还能利用历史帧信息进行补充。
除了发布Arm神经技术，Arm还推出了全球首个全面开放的神经图形开发套件，旨在将AI渲染集成到现有的工作流程中，让开发者在硬件面世前一年就能开始开发。套件中的所有Arm神经技术都将全面开放，包括游戏工作室重新训练模型所需的模型架构、权重和工具。目前，该开发套件已得到Enduring Games、Epic Games（虚幻引擎）、网易游戏、Sumo Digital、腾讯游戏和Traverse Research等合作伙伴的支持。
该开发套件专为手游打造，涵盖集成和定制AI视觉效果所需的各项资源，包括：
虚幻引擎（Unreal Engine）插件
基于PC的Vulkan模拟
更新的分析工具
通过GitHub和Hugging Face提供的完全开放的模型
面向Vulkan的Arm机器学习（ML）扩展
据Steve Steele介绍，该套件的核心是虚幻引擎（Unreal Engine）插件，开发者只需简单操作，就能将Arm NSS集成到游戏中；同时还包含开放格式的模型，这些模型将被推送至Hugging Face，也会纳入开发套件。
由于硬件问世还需要时间，套件中包含了面向Vulkan的Arm ML扩展的完整PC模拟器。这样，开发者可以在桌面端运行整个技术栈，验证模型在其内容上的表现。如果开发者想将其集成到自有引擎中，套件中也提供了丰富的示例代码和文档。此外，Arm还宣布了NFRU和NSSD两个用例的早期访问计划。与Arm NSS不同，这两项用例暂时缺少Arm ASR那样的技术生态支持，因此Arm正积极招募游戏工作室加入开发，协助完善技术，为未来的公开发布做准备。
从核心来看，Arm已制定了一套神经技术路线图，而开发者所需的GPU内置神经加速器，将在2026年的Arm GPU产品中实现。
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